如何从Eigen调用IMKL函数
＃include #define EIGEN_USE_MKL_ALL #include“mkl.h” ＃include 使用Eigen :: MatrixXd; int main（） { MatrixXd m1，m2，m3; m1
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Eigen和Matlab中的不同特征向量和特征值可能产生误差？
喜欢解释这里和这里特征值的（或相对特征向量和它们的符号）是库依赖和（根据第一个链接的问题）它不应该是一个问题。此外，相对于几乎为零的特征值的特征向量可以被认为是垃圾。到目前为止这么好。 现在，考虑下面的MATLAB代码，我想在C ++中使用 Eigen ： ％假设K是3x3矩阵 [V_K，D_K] = eig d_k = diag（D_K）; ind_k = find（d_k
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返回所有行，或只返回最后一行
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如何更改Eigen中的块？
我无法重新分配封锁。在下面的代码中，我以两种不同的方式存储矩阵 A ： 3 ArrayXd s，每行一个 作为 ArrayXXd li> 。 // data ArrayXXd A（3，3）; A A_rows = {A.row（0），A.row（1），A.row（2）
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如何在C ++中快速对矩阵进行对角？
我不知道要选择哪个库（对于Windows）：LAPACK ++，Armadillo，IT ++，Eigen或者其他什么？ 是检查大（约10,000×10,000）矩阵是否可对角化，如果是，则获得对角线和可逆矩阵，使得D =（P ^（ - 1））* A * P。这必须尽可能快地完成。我不知道要使用哪个库。 另外，我很高兴知道这些库的优点和缺点。 解决方案 这可能是一个比较模糊的答
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指针和传递特征对象作为参数时的参考差异
如果a有一个以特征矩阵作为参数的函数，则会有以下区别： void foo （Eigen :: MatrixXd& container）{ for（i = 0; i for（j = 0; j
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eigen :: vectorXf到MatriXf映射
在eigen c ++中，你如何 将一个vectorXf映射到一个matrixXf （适当的维度） href =“http://eigen.tuxfamily.org/dox/TutorialMapClass.html”rel =“nofollow”> docs 在 如何做到外部对象 所以我知道我们可以： MatrixXf x_cen = Map（* x，
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特征：具有t 1s的随机二进制向量
我想计算 K * es 其中 K 是 Eigen 矩阵（维度 pxp ）和 es 是 px1 随机二进制向量与1s。 例如，如果 p = 5 和 t = 2 a es 是 [1,0,1,0,0]'或 [0,0,1,1,0]'等等... 如何轻松生成 解决方案 我想出了一个更好的解决方案，它是 std :: vector ， Egien :: Map std :: shuffle
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使用Cmake进行编译并使用仅标头库
问题是对上一个问题的继续/重复，这没有解决我遇到的问题。 使用Eigen Cmake 使用make file编译Eigen是一项任务。但是在Cmake中，如何添加一个头文件库（基本上我只使用Eigen文件夹从Eigen网站提取的归档文件夹，并忽略其余的。） 注意：Eigen文件夹有自己的CMakeLists。 txt 解决方案 您可以使用FindEigen3.cmake。将它
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如何桥接JavaScript（ragged）数组和std :: vector< std :: vector< T>>目的？
在JavaScript中，我有一个“行”列表，每个行由不定数量的“点”组成，每个都有 [x，y] 。所以它是一个三维粗糙的数组。现在我需要将它传递给我的C ++代码与帮助emscripten（ embind ）。这里是C ++函数的声明： Eigen :: MatrixXd f（const std :: vector>>&
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如何读取CSV文件并分配给Eigen Matrix？
我试图读一个大的cvs文件到Eigen Matrix，下面的代码发现有问题，它不能检测\\\ 在cvs文件中的每一行，以在矩阵中创建多行。 （它用单行读取整个文件）。不知道代码有什么问题。任何人都可以在这里建议？ 我也在寻找一个有效的方式来读取csv文件与10k的行和1k的cols。不那么确定下面的代码将是最好的有效方法？非常感谢您的评论。 #include #
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32位应用的特征最大矩阵大小
所以，我发现 Eigen 包崩溃，当我尝试声明大于10000x10000的矩阵。我需要声明一个矩阵像这样..约13000x13000元素可靠。我做了一个测试，如： for（int tortureEigen = 1; tortureEigen { printf（“Torturing Eigen with％dx％d..\\\ ”，tortureEigen，tortureEigen）;
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c ++：Eigen Library新手排序
我不能为我的生活找出为什么这不工作正常。它似乎没有返回第k个元素。 typedef Eigen :: Matrix矩阵; double test（matrix& D，int k） { auto d = D.row（1）; std :: nth_element（d.data（），d.data（
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在Eigen中移动语义
我有几个关于Eigen的问题： 有没有人知道是否有任何计划支持移动语义任何时候很快？在Eigen3网页的TODO列表上找不到任何内容。现在我使用 swap 技巧来摆脱临时性，例如 MatrixXd foo（） { MatrixXd huge_matrix（N，N）; // size N x N其中N相当大 //使用huge_matrix执行某些操作 return huge_m
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在Eigen中乘以变换和矩阵类型
对我来说，这应该只是工作，所以事实上它不，几乎肯定意味着我是一个错了。即使原则上，双，3，Affine>与Matrix，它们不能一起合理地使用： Affine3d rotMat（AngleAxisd（45.0， ; Matrix4d m; m
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从稀疏矩阵提取块作为另一个稀疏矩阵
如何从 Eigen :: SparseMatrix 中提取块。似乎没有我用于密集的方法。 'class Eigen :: SparseMatrix没有名为'topLeftCorner'的成员 'class Eigen :: SparseMatrix'没有名为'block'的成员 b $ b 有一种方法可以将一个块提取为 Eig
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使用Boost Accumulators和Eigen :: Vector类型
我在将 Eigen :: VectorXd 类型与Boost累加器库结合时遇到一些问题： #include #include #include #include
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线性阿尔法方程Ax = By的最小二乘解
我有一组矩阵形式的线性代数方程， Ax = By 。 A 是 36x20 和 x 的矩阵是大小 20 ， B 为 36x13 和 y 为 13x1 。 Rank（A）= 20 。因为系统是超定的（有比变量更多的方程），所以最小二乘解是可能的，i，e; x =（A ^ TA）^ - 1A ^ TBy 。我想要解决方案，以便剩余误差e = Ax-By应该最小化。 使用 Eigen / Dense
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Rcpp等效于rowsum
我正在寻找一个快速替代的R函数 rowsum 在C ++ / Rcpp / Eigen或Armadillo。 目的是根据分组向量 a c> b 。例如： > a [1] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 > b [1] 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 > rowsum（a，b） [，1] 1 10 2 10 在 Rcpp 中编写一个
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